Étude numérique des phénomènes transitoires dans une turbine axiale de type hélice durant l’emballement

Ce mémoire présente l’étude numérique d’un emballement de turbine hydraulique axiale à échelle modèle. Cet état transitoire est simulé du point de meilleur rendement jusqu’à l’atteinte de 95% de la vitesse d’emballement. Pour ce faire, une méthodologie numérique est développée à l’aide du logiciel commercial ANSYS CFX en utilisant une approche "Unsteady Reynolds Averaged Navier-Stokes" avec modèle de turbulence k-ε. Cette méthodologie numérique a été validée grâce à des mesures expérimentales de pression acquises en situation d’emballement sur les aubes d’une roue de turbine axiale étudiée au Laboratoire de Machines Hydrauliques de l’Université Laval. La validation des simulations numériques a été réalisée grâce à des comparaisons dans les domaines temporel et fréquentiel entre les pressions mesurées expérimentalement et calculées numériquement. Les analyses fréquentielles en transitoire ont été effectuées à l’aide de transformées en ondelettes afin de représenter l’évolution temporelle du spectre de fréquence. Des analyses qualitatives de phénomènes hydrauliques prenant place dans la turbine sont aussi présentées. Les analyses effectuées ont permis de confirmer le développement d’un tourbillon en précession par rapport à la roue dans l’aspirateur provocant les fluctuations de pression dominantes à des fréquences subsynchrones. La comparaison entre les données expérimentales et numériques a permis de valider une stratégie de simulation transitoire et d’en définir les limites en vue de prochaines simulations d’emballement. Des tests supplémentaires sont suggérés pour améliorer la précision ou le niveau de confiance de la méthode.

Infrared image enhancement based on hybrid-domain consideration and data fusion methods

Au cours des dernières décennies, l’effort sur les applications de capteurs infrarouges a largement progressé dans le monde. Mais, une certaine difficulté demeure, en ce qui concerne le fait que les objets ne sont pas assez clairs ou ne peuvent pas toujours être distingués facilement dans l’image obtenue pour la scène observée. L’amélioration de l’image infrarouge a joué un rôle important dans le développement de technologies de la vision infrarouge de l’ordinateur, le traitement de l’image et les essais non destructifs, etc. Cette thèse traite de la question des techniques d’amélioration de l’image infrarouge en deux aspects, y compris le traitement d’une seule image infrarouge dans le domaine hybride espacefréquence, et la fusion d’images infrarouges et visibles employant la technique du nonsubsampled Contourlet transformer (NSCT). La fusion d’images peut être considérée comme étant la poursuite de l’exploration du modèle d’amélioration de l’image unique infrarouge, alors qu’il combine les images infrarouges et visibles en une seule image pour représenter et améliorer toutes les informations utiles et les caractéristiques des images sources, car une seule image ne pouvait contenir tous les renseignements pertinents ou disponibles en raison de restrictions découlant de tout capteur unique de l’imagerie. Nous examinons et faisons une enquête concernant le développement de techniques d’amélioration d’images infrarouges, et ensuite nous nous consacrons à l’amélioration de l’image unique infrarouge, et nous proposons un schéma d’amélioration de domaine hybride avec une méthode d’évaluation floue de seuil amélioré, qui permet d’obtenir une qualité d’image supérieure et améliore la perception visuelle humaine. Les techniques de fusion d’images infrarouges et visibles sont établies à l’aide de la mise en oeuvre d’une mise en registre précise des images sources acquises par différents capteurs. L’algorithme SURF-RANSAC est appliqué pour la mise en registre tout au long des travaux de recherche, ce qui conduit à des images mises en registre de façon très précise et des bénéfices accrus pour le traitement de fusion. Pour les questions de fusion d’images infrarouges et visibles, une série d’approches avancées et efficaces sont proposés. Une méthode standard de fusion à base de NSCT multi-canal est présente comme référence pour les approches de fusion proposées suivantes. Une approche conjointe de fusion, impliquant l’Adaptive-Gaussian NSCT et la transformée en ondelettes (Wavelet Transform, WT) est propose, ce qui conduit à des résultats de fusion qui sont meilleurs que ceux obtenus avec les méthodes non-adaptatives générales. Une approche de fusion basée sur le NSCT employant la détection comprime (CS, compressed sensing) et de la variation totale (TV) à des coefficients d’échantillons clairsemés et effectuant la reconstruction de coefficients fusionnés de façon précise est proposée, qui obtient de bien meilleurs résultats de fusion par le biais d’une pré-amélioration de l’image infrarouge et en diminuant les informations redondantes des coefficients de fusion. Une procédure de fusion basée sur le NSCT utilisant une technique de détection rapide de rétrécissement itératif comprimé (fast iterative-shrinking compressed sensing, FISCS) est proposée pour compresser les coefficients décomposés et reconstruire les coefficients fusionnés dans le processus de fusion, qui conduit à de meilleurs résultats plus rapidement et d’une manière efficace.